2.2 安装指定 CUDA 版本,例如 11.6:conda install cudatoolkit==11.6 -c nvidia 2.3 没torch就安装支持 CUDA 的 PyTorch,老环境就跳过 2.4 安装cuda-nvcc : conda install cuda-nvcc 但是我这里执行完第四步,输入nvcc -V还是显示11.4(系统的) 3. 参考这篇文章 清风帅帅:使用conda创建虚拟cudatookit环境后,更...
①cuda版本支持查询 ②查看显卡算力: 1、官网下载 2、安装过程 3、安装完毕后查看是否安装成功 ①win+r>>cmd>> ②安装成功后可以在自己设置的path中看到nvcc.exe ③找下cuti64_101.dll,我去看了下我的工具包里没有cupti,不知道为啥,待解决 4、设置环境变量 5、查看版本 6、C盘杀手,建议用自定义安装 7、...
(NVCC 是用于将 CUDA C/C++ 代码编译成可在 GPU 上执行的二进制代码的工具。)参考:stackoverflow.com/quest 即:conda install cudatoolkit 后运行nvcc --version仍然会报错(如果主机范围没有安装nvcc) cuDNN也可以通过conda安装 $ conda search cudnn Loading channels: done # Name Version Build Channel cudnn...
4. 验证CUDA是否成功安装 安装完成后,你需要验证CUDA是否成功安装。你可以通过运行CUDA的样本程序来验证。NVIDIA通常会提供一些简单的CUDA样本程序,你可以编译并运行它们来检查CUDA是否正常工作。 此外,你还可以使用nvcc --version命令来检查CUDA编译器的版本,或者使用nvidia-smi命令来查看NVIDIA GPU的状态和驱动程序版本。
conda安装Pytorch或TensorFlow的时候是默认不安装nvcc,但是有时候需要编译nvidia的扩展包的,这时候就需要进行nvcc编译,这里提供conda环境下的nvcc安装。 === conda官网文档: https://anaconda.org/nvidia/cuda-nvcc condainstall-c nvidia cuda-nvcc condainstall-c"nvidia/label...
conda环境下nvcc安装方法 日期23.12.5亲测有效 建议安装12.1及一下版本,pytorch-cuda现在最高支持12.1 查找对应版本安装 conda search -c nvidia cuda-nvcc 查看现在驱动支持的最高cuda nvidia-smi 安装对应的版本 conda install -c nvidia cuda-nvcc==12.2.140 ...
conda安装Pytorch或TensorFlow的时候是默认不安装nvcc,但是有时候需要编译nvidia的扩展包的,这时候就需要进行nvcc编译,这里提供conda环境下的nvcc安装。 === conda官网文档: https://anaconda.org/nvidia/cuda-nvcc conda install -c nvidia cuda-nvcc conda install -c "nvidia...
安装:略 配置cuda路径:vim ~/.bashrc打开.bashrc文件,按i开始插入,在最后加入如下路径(注意修改cuda版本号和路径,根据安装的cuda修改): 插入完成后,按esc结束插入,按:wq保存修改并退出文件编辑。 激活更新后的/.bashrc文件: source ~/.bashrc 此时输入nvcc -V后,会输出当前cuda版本信息,例如: ...
在Ubuntu 16.04上通过conda安装CUDA 11.0和cuDNN 8.0需要执行以下步骤: 安装Anaconda或Miniconda:首先,确保已经安装了Anaconda或Miniconda。可以从Anaconda官网下载并按照安装向导进行安装。 创建虚拟环境:打开终端,并使用以下命令创建一个名为py37_cuda11的虚拟环境,并指定Python版本为3.7: conda create -n py37_cuda11 ...
①cuda安装 ②手动添加环境变量 ③测试环境是否安装成功 3.cuDNN的配置 ①解压cuDNN文件 ②添加环境变量 ③测试环境是否安装成功 三.下载pytorch 1.安装pytorch ①pytorch官网安装最新版本 ②安装历史版本 ③安装pytorch 2.检测是否安装成功 3.使用镜像路径 ...